急性脑卒中与非急性脑卒中面部图像数据集
急性脑卒中与非急性脑卒中患者面部图像数据集，用于深度学习分类预测。
基本信息
模态
图像
大小
0.04 GB
创建/更新时间
2023-01-22
资源简介
该数据集包含急性脑卒中患者和非急性脑卒中患者的面部图像，用于基于深度学习的急性脑卒中分类预测任务。数据模态为图像，适用于二分类模型训练与评估。
下载信息
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需登录公开下载
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("danish003/face-images-of-acute-stroke-and-non-acute-stroke")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d danish003/face-images-of-acute-stroke-and-non-acute-stroke
unzip face-images-of-acute-stroke-and-non-acute-stroke.zip -d face-images-of-acute-stroke-and-non-acute-stroke/
数据集大小约 0.04 GB。
数据说明
该数据集包含急性脑卒中患者和非急性脑卒中患者的面部图像，用于基于深度学习的急性脑卒中分类预测任务。数据模态为图像，适用于二分类模型训练与评估。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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